La narrativa tecnológica de 2026 ha abandonado definitivamente las pantallas para integrarse en el mundo físico y en el corazón operativo de las empresas. De acuerdo con la sexta edición del reporte Technology Trends Outlook 2026 de McKinsey & Company —elaborado por Michael Chui, Roger Roberts y Tanguy Catlin—, la innovación ya no se define únicamente por lo que la tecnología es capaz de hacer en un entorno de laboratorio, sino por qué organizaciones logran desplegar la infraestructura, los datos y los modelos operativos para materializarla a escala.
El informe revela una paradoja determinante: aunque el 89% de las organizaciones afirma utilizar inteligencia artificial de forma regular en al menos un área de negocio, solo el 37% atribuye un impacto positivo medible en su EBIT a estas iniciativas. Esta brecha marca el fin de la etapa de fascinación y plantea un desafío directo para las arquitecturas de datos, la ingeniería de software y la gobernanza empresarial.
1. Desarrollo agéntico: La reingeniería del ciclo de vida del software
Uno de los hitos centrales identificados en el reporte es la consolidación del desarrollo de software agéntico (agentic software development) como tendencia disruptiva. Los equipos de ingeniería están transitando de la escritura manual de código a la supervisión de flotas de agentes autónomos que planifican, programan, prueban y despliegan cambios.
- La adopción estructurada del desarrollo agéntico tiene el potencial de desbloquear cerca de 1 billón de dólares en valor corporativo a nivel mundial.
- El 80% de los desarrolladores experimenta mejoras modestas de productividad de alrededor del 3%, mientras que el 20% más capacitado alcanza un incremento del 55% al dominar la orquestación agéntica.
- En el 30% de las empresas estudiadas, la productividad neta cayó tras la introducción de estas herramientas sin un método sistemático, demostrando que el auge del “vibe coding” satura los repositorios sin traducirse necesariamente en entregas a producción.
- El capital volcado hacia herramientas de codificación agéntica creció a un ritmo vertiginoso, pasando de niveles insignificantes antes de 2024 a superar los 61.000 millones de dólares en la primera mitad de 2026.
- En proyectos de modernización de aplicaciones y sistemas legados (legacy), la asistencia de agentes autónomos acelera los plazos de entrega entre un 40% y un 50%, reduciendo costos asociados hasta en un 40%.
Generar sintaxis es la parte resuelta; el verdadero obstáculo técnico radica en proveer a los agentes de contexto corporativo estructurado a través de grafos de conocimiento, linaje de datos y repositorios indexados que les permitan respetar reglas de negocio y arquitecturas complejas.
2. Sistemas multiagente y la economía del cómputo (Tokenomics)
La IA agéntica está evolucionando hacia el middleware de los sistemas corporativos, conectando plataformas fragmentadas como ERP, CRM y cadenas de suministro mediante capas de orquestación. En lugar de modelos monolíticos, las organizaciones avanzadas implementan ecosistemas coordinados de agentes especializados a través de frameworks como LangGraph y CrewAI.
Esta autonomía introduce una nueva disciplina financiera y arquitectónica:
- Los flujos agénticos ejecutan ciclos reiterados de razonamiento, llamadas a herramientas e inspección de datos, consumiendo entre 5 y 30 veces más tokens de cómputo que una consulta convencional de chatbot.
- El 93% de las empresas encuestadas reporta haber sobrepasado sus presupuestos asignados para IA debido a los costos operativos de cómputo.
- El consumo de inferencia se ha convertido en una línea presupuestaria crítica, dando origen formal a la disciplina de la tokenomía (tokenomics) para gestionar costos por token y optimizar latencias.
- La inferencia está superando al entrenamiento como la carga de cómputo dominante en los centros de datos, acelerando la demanda de semiconductores específicos para aplicaciones (ASICs) y modelos compactos optimizados (SLMs).
3. Ciberseguridad en tiempo de ejecución e identidades no humanas
El informe subraya que la ciberseguridad ya no puede limitarse a defensas perimetrales estáticas. Los atacantes utilizan IA para acelerar el descubrimiento y armado de exploits, provocando un colapso en la ventana de respuesta.
- Más del 75% de las vulnerabilidades informáticas actuales se clasifican como fallas de “día cero” (zero day), con exploits activos en el momento mismo de su divulgación pública.
- Los agentes de IA con capacidades ofensivas pueden encadenar de forma autónoma decenas de vulnerabilidades menores para lograr acceso total no autorizado a datos corporativos en cuestión de minutos.
- En la mayoría de las organizaciones tecnológicas, las identidades de software y credenciales de máquinas —conocidas como identidades no humanas (NHIs)— superan a las identidades de usuarios humanos en una proporción de aproximadamente 100 a 1.
- La defensa exige migrar hacia modelos de confianza cero (zero-trust) con observabilidad continua en tiempo de ejecución, asegurando el alcance, la trazabilidad y la autorización estricta de cada acción ejecutada por agentes autónomos.
4. La convergencia con el mundo físico: Energía, infraestructura e IA física
La inteligencia artificial requiere infraestructura física masiva para sostener su ritmo de adopción. Las tecnologías de energía captaron casi 200.000 millones de dólares en inversiones durante 2025, mientras que el gasto global en infraestructura de IA se duplicó en un solo año. Hacia 2030, el gasto de capital global acumulado para la construcción y expansión de centros de datos podría situarse en torno a los 7 billones de dólares, enfrentando cuellos de botella significativos en redes eléctricas y disponibilidad de transformadores.
En paralelo, los modelos de visión-lenguaje-acción (VLA) y los modelos de mundo están habilitando la “IA física” (physical AI), llevando la autonomía desde las líneas de código hacia robots de propósito general, fábricas automatizadas sin intervención humana (dark factories) y flotas de transporte autónomo.
Estrategia para empresas: Cómo construir sobre cimientos sólidos
El panorama trazado por McKinsey demuestra que la ventaja competitiva no proviene de experimentar apresuradamente con el último modelo fundacional disponible, sino de preparar los datos y los sistemas para absorber la autonomía con precisión, seguridad y retorno de inversión medible.
Para convertir estas tendencias en rentabilidad concreta, las organizaciones deben enfocar sus esfuerzos en tres frentes estructurales:
- Consolidar el contexto de datos: Diseñar catálogos, pipelines robustos y grafos de conocimiento que permitan a los agentes acceder a fuentes de verdad confiables sin alucinaciones ni fricciones.
- Gobernar la tokenomía y los marcos de evaluación: Implementar evaluaciones sistemáticas (evals) alineadas con objetivos de negocio y monitorear el gasto de cómputo antes de desplegar flujos agénticos a escala.
- Implementar seguridad nativa para agentes: Gestionar las identidades no humanas bajo políticas zero-trust, garantizando trazabilidad y contención automatizada frente a anomalías en tiempo de ejecución.
El verdadero valor de la era agéntica reside en transformar datos dispersos en decisiones autónomas, seguras y económicamente sostenibles.
Podes ver el reporte completo en https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-top-trends-in-tech#/